авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |

«СИБИРСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ А.В. Корицкий ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ КАПИТАЛ КАК ФАКТОР ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА ...»

-- [ Страница 7 ] --

Коэффициенты 1 наоборот выросли более чем вдвое: нормиро ванные коэффициенты 1 выросли с 18% в 1999 г. до 40% в 2007 гг. и 37,8% в 2008 г., т. е. с 2005 г. дифференциация совокупной номинальной начисленной среднемесячной заработной платы занятого в экономике регионов России населения на 40–45% определялась численностью ра ботников с высшим и незаконченным высшим образованием и на 50– 54% объмом основных фондов. Численность работников со средним общим образованием и ниже на протяжении всего рассматриваемого периода оказывала отрицательное влияние на величину среднемесячной заработной платы всего занятого в экономике регионов населения, но степень этого негативного влияния постепенно снижалась: нормирован ный коэффициент 3 вырос с – 30% в 1999 до примерно 7% в 2007 гг. и стал статистически незначимым в 2008 г. Влияние переменной «числен ность работников со средним профессиональным и специальным обра зованием» на среднемесячную заработную плату всех занятых в эконо мике регионов было в основном положительным, но крайне нестабиль ным на протяжении всего периода.

Очевиден вывод, что экономически эффективным, в данном пери оде времени, был труд работников высшей квалификации, только он в полной мере обеспечивал рост доходов и заработной платы регионов России. По-видимому, данное явление наблюдается уже длительное время, так как анализ структуры рабочей силы, проведнный Р. Капе люшниковым, за период 1989–2002 гг. показал быстрый рост численно сти работников с высшим профессиональным и средним специальным образованием и значительное сокращение численности работников с полным средним и начальным профессиональным образованием и ни же296. Он приходит к выводу, что это «приведт к практически полному вымыванию с рынка труда лиц с невысокой образовательной подготов кой»297. Детальный и очень интересный анализ состояния российского рынка труда он сопровождает следующим прогнозом: «В результате очень скоро российская экономика может столкнуться с острым дефи цитом неквалифицированной рабочей силы: либо е придтся «импор тировать из-за рубежа, вс активнее привлекая мигрантов, либо резко повышать оплату за подобный труд, делая его более привлекательным для лиц с достаточно высоким образованием»298. Неужели явная избы точность уже имеющейся в России неквалифицированной рабочей силы делает необходимым е импорт? Р. Капелюшников пишет (про совет Капелюшников Р. Структура российской рабочей силы: особенности и динамика // Во просы экономики. 2006. № 10. С. 28.

Там же.

Там же.

скую экономику): «Хотя экономика располагала многочисленным кон тингентом высокообразованной рабочей силы, система образования бы ла ориентирована на выработку узкоспециализированных технических навыков в ущерб общим знаниям и умениям. Значительная часть накоп ленного человеческого капитала была отчтливо «нерыночной» и могла иметь экономическую ценность лишь в специфическом контексте пла новой экономики»299.

Удивительные выводы, идущие «в разрез» с общемировыми тенденциями – во всех странах мира наблюдается относительный из быток неквалифицированной (или малоквалифицированной) рабочей силы, а экономике России угрожает, как оказывается, дефицит не квалифицированных работников! Если прислушиваться к мнению «практиков» – работников кадровых служб промышленных предпри ятий, то это действительно так, на всех проходных промышленных предприятий в последние годы пестрели объявления «требуются…».

Даже во время экономического кризиса такой «дефицит» наблюдает ся! Но при ближайшем рассмотрении заработная плата «вакансий»

оказывалось настолько низкой, что на личном подворье, в мелкой розничной торговле, в ремонте квартир или автомобилей и прочих вариантах «самозанятости» можно было и раньше, и сегодня зарабо тать намного больше. Например, алтайские «пасечники» и «банщи ки» зарабатывают намного больше московских профессоров, строят кирпичные особняки и ездят на внедорожниках. «Безработные» жи тели курортных районов краснодарского края строят 3–4-этажные «домашние» гостиницы и по «демпинговым» ценам сдают номера отдыхающим. Так что проблему структуры занятости, по всей види мости, следует рассматривать в принципиально другом ключе: поче му квалифицированные работники промышленных (и прочих) пред приятий зарабатывают намного меньше «самозанятых» безработных?

А также «Почему «побочные» или «теневые» заработки официально работающих превосходят их «легальные» заработки»? Например, всем экономистам известно, что заработки преподавателей вузов, как правило, в 2–3 раза (и более) превышают их официальные оклады.

Помимо работы в двух-трх вузах, в частых фирмах, публикации и реализации учебных пособий и учебников за «свой» счт, грантов и Капелюшников Р. Структура российской рабочей силы: особенности и динамика. Вопро сы экономики. 2006. № 10. С. 19.

тому подобных «легальных» побочных заработков, они консульти руют отстающих студентов, пишут «на заказ» курсовые и дипломные работы, диссертации и т. п. «Самозанятость» в «теневой» экономике в России оказалась на практике намного выгоднее, чем «легальная»!

Можно отметить существенно большее влияние переменной «основные фонды регионов» на заработную плату, чем на доходы населения регионов, и наоборот, меньшее влияние переменной «чис ленность работников с высшим и незаконченным высшим образова нием». Тем не менее на протяжении рассматриваемого периода про исходило сближение коэффициентов 1 по данной переменной в обе их таблицах, что, по-видимому, свидетельствует о быстром росте оплаты труда работников высшей квалификации в рассматриваемом периоде.

Данные следующей таблицы свидетельствуют о положительном влиянии, которое накопленный в регионах человеческий капитал оказывает на рост уровня занятости населения ni a bhi cg i dNi i. (3.24) В таблице 3.22 представлены результаты расчта линейного ре грессионного уравнения (3.24), связывающего зависимую перемен ную «темп роста численности занятого в экономике регионов насе ления» за 1999–2007 гг. с независимыми переменными: «средний уровень образования занятого населения», «ожидаемая продолжи тельность жизни при рождениии», «численность населения регио нов» и фиктивной переменной «мегаполисы», равной 1 для Москвы и Санкт-Петербурга, и 0 для всех прочих регионов. Регрессия «взве шенная», в качестве весовой переменной выступает переменная «до ходы населения регионов».

Таблица 3. Взаимосвязь темпов роста численности занятого населения с другими переменными в период 1999–2007 гг.

Показатели Темп роста Средний Ожидаемая Численность Мегаполисы регрессии численности уровень об- продолжительность населения занятого насе- разования жизни региона ления Коэф. нест. -0,907 0,090 0,013 0,016 -0, Станд. ошиб- 0,344 0,018 0,004 0,004 0, ка Коэф. станд. 0,864 0,373 0,545 -0, t-стат. -2,636 5,062 3,541 4,073 -4, Значимость 0,010 0,000 0,001 0,000 0, Примечание. Коэффициент детерминации равен 0,668, показатель Фишера – 39,751, количество регионов – 83.

Результаты расчта данного регрессионного уравнения показы вают, что важнейшим фактором, способствовавшим росту занятости в регионах России в рассматриваемый период был уровень образова ния занятого в экономике регионов населения, вклад данного факто ра в объясннную вариацию темпов роста занятости составил 86%.

На втором месте по степени позитивного влияния оказалась пере менная «численность населения регионов», на третьем – «ожидаемая продолжительность жизни при рождении». Вклад этих факторов в объясннную вариацию темпов роста численности занятых составил, соответственно, 54 и 37%. Данные факты можно интерпретировать таким образом, что восстановительный рост экономики регионов России в данный период преимущественно происходил в хорошо за селнных регионах с более благоприятными условиями для жизни и относительно большим объмом человеческого капитала. Исключе нием из данной закономерности были города-мегаполисы Москва и Санкт-Петербург, по-видимому, из-за административных и экономи ческих ограничений на въезд на постоянное местожительство и тру доустройство.

По-видимому, данное явление характеризует экстерналии чело веческого капитала, то есть положительное влияние, которое более образованные работники оказывают на увеличение занятости своих менее образованных коллег. Причины, по которым возникают по добные экстерналии, могут помочь прояснить данные таблицы 3.23, в которой представлены результаты расчта регрессионных уравне ний по формуле (3.22), но с зависимой переменной «разница доходов и заработной платы населения регионов» России.

Таблица 3. Взаимосвязь логарифма разницы доходов и ЗП в регионе с основными фондами, численностью занятых по уровню образования в экономике регионов России в период 1999–2008 гг. (взвеш. на дох. рег.) Показатели регрессии 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Константа А 3,956* 2,572* 8,207* 8,389* 8,060* 8,631* 8,553* 8,292* 8,095* 8,046* Станд. ошибка (0,854) (0,850) (0,556) (0,653) (0,740) (0,713) (0,581) (0,506) (0,546) (0,520) Коэф. (B) 0,620* 0,554* 0,059 -0,017 0,021 0,006 0,024 0,112** 0,127** 0,159* Станд. ошибка (0,120) (0,123) (0,064) (0,074) (0,086) (0,080) (0,066) (0,055) (0,058) (0,053) Коэф. (Beta) 0,364* 0,327* 0,043 -0,011 0,015 0,004 0,019 0,091** 0,111** 0,171* Коэф. 1 (B) 1,109* 1,065* 0,772* 1,176* 1,325* 1,338* 1,235* 1,052* 0,944* 0,451* Станд. ошибка (0,089) (0,141) (0,130) (0,121) (0,107) (0,108) (0,095) (0,080) (0,096) (0,093) Коэф. 1 (Beta) 0,873 0,721* 0,639* 0,887* 0,987* 1,007 0,955* 0,862* 0,773* 0,434* Окончание табл. 3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Коэф. 2 (B) -0,045 0,455 0,870* 0,553** -0,085 0,131 0,082 0,090 0,150 0,302** Станд. ошибка (0,223) (0,290) (0,224) (0,235) (0,214) (0,209) (0,164) (0,136) (0,151) (0,140) Коэф. 2 (Beta) -0,025 0,246 0,566* 0,323** -0,047 0,077 0,049 0,056 0,097 0,217* Коэф. 3 (B) -0,473* -0,738* -0,617* -0,507* 0,049 -0,233 -0,077 -0,024 0,038 0,320* Станд. ошибка (0,131) (0,144) (0,119) (0,151) (0,182) (0,162) (0,129) (0,098) (0,103) (0,098) Коэф. 3 (Beta) -0,233* -0,328* -0,306* -0,243* 0,025 -0,113 -0,038 -0,012 0,019 0,195* Коэф. детерм. 0,970 0,956 0,957 0,952 0,957 0,962 0,966 0,973 0,971 0, F 674,38 440,91 456,71 415,84 454,301 521,86 580,64 733,61 661,59 452, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол. регионов 87 87 88 88 87 87 87 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Очевидно, что эластичность зависимой переменной по числен ности занятых с высшим и незаконченным высшим образованием высока и положительна во все годы рассматриваемого периода с 1999 по 2008 гг, в то время как по переменной «численность занятых со средним общим образованием и ниже» отрицательна в первые че тыре года данного периода, затем в течение пяти лет она была стати стически малозначимой, но в 2008 году стала положительной и ста тистически значимой. То есть доходы от предпринимательской дея тельности, доходы от собственности и прочие доходы, не входящие в «легальную» заработную плату отрицательно зависели от численно сти малоквалифицированных работников или не зависели от не, за исключением 2008 г.

Эластичность зависимой переменной по «основным фондам ре гионов» была относительно низкой или статистически малозначимой на протяжении большей части рассматриваемого периода, исключе нием являются только первые два года. Вклад данной независимой переменной в объясннную вариацию зависимой переменной был существенным только первые два года рассматриваемого периода.

Можно сделать следующие выводы из проведнного анализа:

1. Человеческий капитал, представленный в данном анализе пе ременными «средний уровень образования занятого в экономике ре гионов населения» и «доля занятых с высшим образованием в общей численности занятого населения», является статистически значимым фактором межрегиональной дифференциации доходов в России, осо бенно сильно влияющим на доходы, не входящие в состав заработ ной платы. Его вклад в объясннную вариацию доходов сопоставим с вкладом основных фондов, а в ряде случаев, например, для показате ля «разница доходов и заработной платы» в расчте на одного работ ника, значительно превосходит его.

2. Наблюдается тенденция к росту влияния человеческого капита ла на дифференциацию доходов населения регионов России со време нем, при некотором снижении влияния на не основных фондов.

3. Наблюдается более сильное влияние человеческого капитала на доходы работников в более плотно населнных и урбанизирован ных регионах России, по сравнению с малонаселнными и относи тельно слабо урбанизированными регионами.

4. Очевидно, что в городах-мегаполисах (Москве и Санкт Петербурге), а также в регионах, включающих города-миллионеры, наблюдаются повышенные доходы населения в расчте на одного за нятого в экономике регионов. Возможно, что данное явление харак теризует экстерналии (внешние эффекты) человеческого капитала, а также эффекты внутренней и внешней экономии от масштабов про изводства, то есть агломерационные эффекты.

ГЛАВА 4. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ОЦЕНКИ ЧАСТНОЙ И СОЦИАЛЬНОЙ ОТДАЧИ ОБРАЗОВАНИЯ В ЭКОНОМИКЕ РОССИИ 4.1. Методические подходы к макроэкономическим эмпирическим оценкам частных и социальных норм отдачи и эстерналий образования Расчеты норм отдачи образования имеют давнюю историю.

Дж. Минцер (1957, 1958, 1962), У. Хансен (1963), и Г. Беккер (1964) про водили их расчет по годовой пространственной выборке из переписей США по возрасту и срокам обучения300. Г. Беккер рассчитал норму отда чи по выпускникам колледжей на основании данных переписей 1940 и 1950 годов и последующих. Его оценки величин норм отдачи составляли 14,5% в 1939 г., 13 – 1949, 12,4 – 1956 г. и 14,8% в 1958 г., аналогичные оценки для выпускников высших школ (общей средней школы в россий ской классификации) составили 16%, 20, 25 и 28% соответственно301. То есть повышение уровня образования человека на 1 год сопровождалось в США в данный период увеличением его заработка на величину нормы отдачи. Дж. Псачаропулос провел расчеты норм отдачи от образования разных уровней в США за период с 1939 по 1982 гг. По его данным, для среднего образования она колебалась в этом периоде от 10,7 до 18,2%, для высшего образования – от 7,9 до 10,2%302. Аналогичные уровни оце нок норм отдачи дают результаты многочисленных исследований амери канских и европейских экономистов303.

Например, А. де ла Фуэнте и А. Чикконе отмечают, что дополни тельный год образования увеличивает заработную плату на индивиду альном уровне на 6,5% в среднем по странам Европы и этот эффект до стигает 9% в странах-членах ЕС с менее регулируемым рынком труда.

Кроме того, год дополнительного производственного опыта увеличивает заработную плату почти на 5% 304. По их мнению, в «типичной» стране ОЭСР, человеческий капитал обеспечивал до 22% наблюдающегося ро Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность. М.: ЮНИТИ, 2005. С. 199.

Там же. С. 200.

Там же. С. 203.

Psacharopoulos G., Patrinos H.A. Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper № 2881, September 2002.

de la Fuente, A. and A. Ciccone. Human capital in a global and knowledge-based economy, Re port for European Comission, May 2002. P. 3–4.

ста производительности труда в период 1960–1990 гг. и до 45% различий в производительности труда в среднем для этих стран в 1990-е годы305.

Как отмечают Дж. Псахаропулос и Х. Патринос, частная норма отдачи образования обычно выше, чем социальная норма отдачи, ес ли последняя определяется на основе оценок частных выгод и общих (частных и общественных) затрат306. Общественное финансирование образования обычно возрастает (в расчете на одного учащегося) с ро стом уровня образования. В последние годы у многих экономистов возник интерес к оценкам социальной нормы отдачи, включающей общественные выгоды от образования. Заработки образованных ра ботников, как правило, не отражают внешние эффекты образования, которые распространяются на общество в целом. Такого рода выгоды известны как внешние эффекты (экстерналии), или «расплескивание»

выгод, поскольку они «разбрызгиваются» на всех членов обще ства307. Как отмечает Р.И. Капелюшников, «частные выгоды доста ются ему самому (частному лицу), экстернальные – третьим лицам (примеры – тишина, которой наслаждаются окрестные жители в то время, пока дети находятся в школе;

повышенная склонность к бла готворительности, присущая более образованным людям, и т. д.)»308.

Попыток получить такие оценки много, но оценки их величины сильно варьируются309. В последние пятнадцать-двадцать лет появи лись работы, в которых расчет социальных норм отдачи образования проводится на основе макроэкономических исследований, в которых используются данные о средних доходах и образовательных дости жениях населения ряда стран, а не переписей населения или социо логических опросов. Примерами могут служить работы Р. Холла и Ч. Джонса (1996 и 1998), Э. Моретти (1999) и Ф. Каселли (2005)310.

Существующие оценки частных норм отдачи образования, как пра вило, не принимают в расчет его влияние на получение прямых и кос de la Fuente, A. and A. Ciccone. Human capital in a global and knowledge-based economy, Re port for European Comission, May 2002. P. 6.

Psacharopoulos G., Patrinos H.A. Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper № 2881, September 2002. P. 1.

Там же. P. 3.

Капелюшников Р.И. Записка об отечественном человеческом капитале: Препринт WP3/2008/01. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2008. С. 8.

Psacharopoulos G., Patrinos H.A. Returns to Investment in Education: A Further Update. The World Bank, Policy Research Working Paper № 2881, September 2002. P. 3.

Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper № 6564, May 1998.

венных выгод в потребительской деятельности населения, его денежную и не денежную отдачу в досуге и домашнем производстве, или вклад об разовательной политики в социальную сплоченность. Поэтому, оценки частных норм отдачи образования должны рассматриваться как нижняя граница социальных выгод, которые могут быть получены от инвестиций в человеческий капитал311.

Поскольку макроэкономические оценки включают в себя большую часть индуцированных внешних выгод, а микроэкономические оценки – только часть таких выгод, которые могут быть следствием прямых инди видуальных инвестиций в собственный человеческий капитал, разница между этими двумя оценками может быть интерпретирована как мера величины экстерналий, возникающих благодаря человеческому капита лу. По мнению А. де ла Фуэнте и А. Чикконе, большая часть правдопо добных источников таких экстерналий являются результатом связи меж ду человеческим капиталом и темпами технических инноваций, а также косвенного влияния образования на производительность труда и заня тость посредством воздействия на качество социальных институтов, что может быть рассмотрено как компонента социального капитала312.

В некоторых теоретических моделях предполагается также, что накопление человеческого капитала может увеличивать его экстерналии, так как некоторые выгоды от более образованной рабочей силы будут «утекать» от нее и генерировать выгоды, которые не могут быть присво ены теми, кто предпринял соответствующие инвестиции в человеческий капитал в форме более высоких заработков и прочих доходов, из-за рас ширяющегося разрыва между соответствующими частными и социаль ными нормами отдачи313.

Например, Р. Лукас (1988) предположил, что рост среднего запаса человеческого капитала в экономике в целом увеличивает производи тельность труда и физического капитала на уровне фирм, даже если соб ственный запас человеческого капитала в экономике данной фирмы остается постоянным. Также обычно предполагается, что влияние чело веческого капитала посредством реализации технического прогресса de la Fuente. A. and A. Ciccone Human capital in a global and knowledge-based economy Re port for European Commission, DG for Employment and Social Affairs. May 2002. P. 5.

Там же.

Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series. Working Paper № 6564, May 1998;

Caselli F. Accounting for Cross-Country Income Differences. CEP Discussion Paper № 667. January 2005.

включает большую компоненту экстерналий, поскольку очень трудно частным образом присвоить полную экономическую ценность новой идеи314.

При сравнении микро- и макрооценок отдачи образования возни кают некоторые проблемы, так как они могут отличаться друг от друга даже при отсутствии эстерналий.

Во-первых, имеются статистические проблемы, связанные с про пуском релевантных переменных в регрессионных уравнениях, ошибка ми в измерении количества лет обучения и наличии положительной об ратной причинно-следственной связи от доходов к спросу на образова ние, которые могут вызывать появление двух наборов оценок с различ ной степенью разброса.

Во-вторых, нужно иметь в виду, что микро- и макрооценки изме ряют разные явления. Даже если оба набора коэффициентов действи тельно отражают предельную производительность образования, микро экономические оценки говорят нам, что случится с заработками индиви да, если его уровень образования растет, при прочих равных условиях, то есть при постоянстве цен и среднего уровня образования занятого в эко номике населения. Макроэкономическая же оценка отражает влияние изменения агрегированного среднего уровня образования на производи тельность труда (и уровень доходов) при постоянстве агрегированного запаса физического капитала315.

В-третьих, возможно, что шкала заработной платы в данной стране не точно отражает предельную производительность труда из-за искаже ний, вносимых институтами рынка труда. В обществах с высокой анти патией к неравенству коллективные переговоры о заработной плате ведут к относительно плоской шкале заработной платы («сжатию зарплат»), что приводит к тому, что частная отдача образования падает ниже его вклада в производительность316. В идеале, социальная норма отдачи об разования должна отражать полностью, как затраты всех ресурсов, из расходованных на образование, частные и общественные, так и все выго ды от образования, как частные, так и общественные317.

Новые знания и, соответственно, наука и образование, как их ис точники, играют все большую роль в современной экономике. Поскольку производство и накопление новых знаний тесно связано с человеческим Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series. Working Paper № 6564, May 1998;

Caselli F. Accounting for Cross-Country Income Differences. CEP Discussion Paper № 667, January 2005.

Там же.

Там же.

Там же.

капиталом, то можно предположить, что оно осуществляется интенсив нее в странах и регионах с большим объемом уже накопленного челове ческого капитала. Г. Беккер, К. Мэрфи, и Р. Тамура считают, что если норма отдачи инвестиций в человеческий капитал превышает некий средний уровень, то это происходит благодаря эффекту «расплескива ния» выгод от человеческого капитала318. Возникновение данного эф фекта, как считает Р. Барро, происходит благодаря тому, что отдача ка ких-либо способностей людей (к производству знаний, к инновациям, к общению и обмену знаниями и т. п.) повышается, если их окружают так же способные люди319.

Новые знания и, соответственно, наука и образование, как их источ ники, играют все большую роль в современной экономике. Предполагает ся наличие следующих механизмов, с помощью которых образование мо жет воздействовать на производительность факторов производства:

1) образование способствует успешной научно-исследовательской деятельности (например, обеспечивая подготовку ученых и инженеров), которая, в свою очередь, обеспечивает научно-технический прогресс;

2) образование участвует в создании человеческого капитала, кото рый прямо влияет на накопление знаний и, соответственно, на рост про изводительности всех факторов производства. При этом знания тракту ются как общественное благо, которое используется всеми, то есть они могут свободно «переливаться» от одних организаций (и от людей) кото рые их создают, к другим людям и организациям, в другие регионы и страны, создавая, таким образом, положительные внешние эффекты в общественном производстве. Из-за существования положительных внешних эффектов новых знаний и человеческого капитала должна наблюдаться возрастающая отдача капитала в широком смысле (физиче ского и человеческого) на агрегированном уровне, то есть на уровне стран и регионов.

Следовательно, можно предположить, что возрастание человече ского капитала на душу населения в какой-либо стране (или регионе) должно приводить к повышению темпов роста инвестиций в физический и человеческий капитал и, как результат, к более высоким темпам роста доходов на душу населения, и, в конечном счете, к росту уровня доходов занятого населения.

На основе данных представлений можно предсказать, что норма отдачи инвестиций в образование должна быть выше в городах и плотно Becker G., Murphy K, Tamura R. Economic growth, human capital and population growth // Journal of Political Economy. 1990. P. 12–37.

Barro R.J. Economic growth in cross-section of countries // Quarterly Journal of Economics.

1991. P. 407–43.

населенных регионах, по сравнению с менее урбанизированными и пло хо населенными, и что социальная норма отдачи образования должна быть выше частной.

В современной экономической литературе широко обсуждается понятие образовательных экстерналий, согласно которому выгоды от ин дивидуально приобретаемого образования не могут быть ограничены уровнем индивидуума, но легко «переливаются» к другим, нарастая на высокоагрегированных уровнях, особенно на макроэкономическом. Эти представления отличаются от традиционного неоклассического подхода и опираются на предположение о существенной роли, которую образова тельные экстерналии играют в экономическом росте. Каналами для их возникновения и распространения является положительное влияние об разованных работников на производительность их менее образованных коллег и «соседей», а также «переливы» выгод от технического прогрес са и накопления знаний от одних экономических субъектов к другим внутри фирм, городов, регионов и стран, а также между ними.

Э. Ханушек сформулировал данную точку зрения следующим образом: «Если высококвалифицированная рабочая сила разрешает применять совершенно новую технологию, или привнесенную ранее в цикле развития, увеличение образования данного индивидуума мо жет повлиять на других работников в экономике. Или, если улучше ние способностей лучших студентов ведет к более быстрым изобре тениям и развитию новых технологий, возникают «переливы» обра зовательных инвестиций»320.

Индивидуальные инвестиции в человеческий капитал могут иметь внешние социальные последствия, которые, в свою очередь, формируют косвенные экономические выгоды. Как было показано Б. Сианези и И. Рииненом, более высокий уровень образования населения предполага ет лучшее здоровье, отцовство и материнство, более низкую преступ ность, лучшее природное окружение, широкое политическое и обще ственное сотрудничество, большую социальную сплоченность. Каждая из этих характеристик общества, в свою очередь, имеет положительные обратные связи с экономическим ростом321. Существование положитель ных для всей экономики образовательных переливов (не берущихся в Hanushek, Eric. Publicly Provided Education. In Alan J. Auerbach and Martin Feldstein, eds.

Handbook of Public Economics. Amsterdam: North-Holland, 2002. P. 2045–2141. Цит. по: Joshua C. Hall Positive Externalities and Government Involvement in Education // Journal of Private En terprise. 2006.V. XXI, № 2. P. 168.

Sianesi B., Reenen J.V. The Returns to Education: A Review of Empirical Macro-Economic Literature. The Institute for Fiscal Studies. IFS. WPO2/05, March 2002. P. 5–6.

расчет при принятии индивидуальных решений об инвестициях в обра зование) являются важным экономическим обоснованием для обще ственной поддержки образования.

Выделяются два основных подхода к анализу влияния человеческо го капитала на общественное производство.

В первом используется расширенная неоклассическая схема произ водственной функции, в которую включен дополнительный фактор про изводства – человеческий капитал. Поскольку он оценен на макроэконо мическом уровне, то это позволяет включить в расчет экстерналии чело веческого капитала.

В другом случае, с позиций эндогенного роста («новой теории ро ста») предполагается, что, помимо непосредственного влияния на уро вень выпуска, должно существовать дополнительное влияние человече ского капитала на экономическое развитие. Анализ эндогенного роста в экономике знаний базируется на представлении, что высокий темп инно ваций возможен только в экономике, богатой человеческим капиталом.

Возрастающий уровень человеческого капитала, как ожидается, оказыва ет положительное влияние на темп роста производительности труда, а факторы, вызывающие эндогенный рост (в особенности технологические изменения) прямо связаны с запасом человеческого капитала322.

Довольно часто влияние человеческого капитала на уровень произ водительности труда и доходы населения связывают с экстерналиями че ловеческого капитала, то есть с внешними, для носителей человеческого капитала, выгодами, получаемыми иными субъектами хозяйственной де ятельности. По мнению А. Чикконе и Г. Пери, экстерналии агрегирован ного человеческого капитала могут помочь объяснить межстрановые различия в экономическом развитии, недостаточные потоки капитала в бедные страны, влияние агломераций на экономический рост и другие макроэкономические феномены323.

В чем заключаются эти положительные экстерналии образования?

Хотя они имеют многообразные формы, выделяют две основные группы – денежные и не денежные образовательные экстерналии.

Sianesi B., Reenen J.V. The Returns to Education: A Review of Empirical Macro-Economic Literature. The Institute for Fiscal Studies. IFS. WPO2/05. March 2002. P. 5–6.

Ciccone A., Peri G. Identifying Human-Capital Externalities: Theory with Applications // Re view of Economic Studies. 2006. № 73. P. 381–412.

Во-первых, образование повышает гражданскую обязательность и поэтому вносит вклад в стабильность и демократичность общества.

Во-вторых, образованная рабочая сила является жизненно необхо димой для создания и адаптации новых технологий324.

По первой группе экстерналий М. Фридман высказал следующее, часто цитируемое, суждение: «Стабильное и демократичное общество невозможно без определенного уровня грамотности и знаний большей части граждан и без общераспространенного принятия самого общего набора ценностей. Образование может содействовать и тому и другому.

Как следствие, выигрыш от образования детей достигается не только ре бенком, но и другими членами общества»325.

Другой позитивной экстерналией, часто ассоциируемой с образо ванием, является экономический рост. С точки зрения «новой теории роста», образование увеличивает не только производительность самих образованных людей, но также производительность их коллег и соседей.

Следовательно, возрастание человеческого капитала на душу населения в какой-либо стране (или регионе) должно приводить к повышению темпов роста инвестиций в физический и человеческий капитал и, в результате, к более высоким темпам роста доходов на душу населения.

4.2. Макроэкономическая эмпирическая оценка социальной нормы отдачи и экстерналий образования в России Методика макроэкономической оценки нормы отдачи образова ния описана в ряде работ автора данной монографии326. В настоящей главе используется модифицированная форма производственной функции, новый набор показателей и «взвешенная» регрессия, что позволило повысить качество расчетов и уточнить оценки, а также получить некоторые новые результаты. Величины социальных норм Hall J.C. Positive Externalities and Government Involvement in Education // Journal of Private Enterprise. 2006. V. XXI. № 2. P. 166.

Friedman, M. Capitalism and Freedom. Chicago: University of Chicago Press, 1962. Цит. по:

Hall J.C. Positive Externalities and Government Involvement in Education // Journal of Private En terprise. 2006. V. XXI. P. 166.

Корицкий А.В. Макроэкономическая оценка социальной нормы отдачи образования // Креативная экономика. 2007. № 12;

2008. № 1;

Корицкий А.В. Оценка влияния образования работников, занятых в экономике регионов России, на их доходы // Прикладная эконометри ка. 2008. № 2(10). С. 65–74;

Корицкий А.В. Социальная отдача и экстерналии образования в экономике России // Креативная экономика. 2008. № 10. С. 99–107.

отдачи в данном разделе рассчитываются с использованием зависи мых переменных: «среднемесячные доходы» в расчете на одного за нятого в экономике региона и «среднемесячные расходы и сбереже ния» в расчете на одного занятого в экономике региона. В качестве независимых переменных использовался тот же набор переменных, что и в главе 3 данной работы.

Для учета различий в масштабах региональных экономик Рос сии при расчете регрессионных уравнений используется «взвешен ная» регрессия. В качестве «весов», отражающих различия в уровнях экономического развития и масштабов экономики регионов, берется переменная «доля среднемесячных доходов» населения региона Рос сии в доходах всех регионов, включенных в расчеты. Ее использова ние позволило повысить коэффициенты детерминации и качество подгонки регрессионных уравнений по сравнению с «простой» ре грессией. Для учета специфических особенностей российских регио нов, которые могут существенно различаться по своим природно климатическим условиям, степени урбанизации и другим характери стикам, введены, как и ранее, три фиктивные переменные.

В отличие от главы 3, используется модифицированная произ водственная функция (1), которую использовали Р. Холл и Ч. Джонс, с добавлением фиктивных переменных, характеризующих степень урбанизации и географические особенности некоторых групп регио нов России yi A ki exp(hi a1d1 a2 d 2 a3 d 3 ). (4.1) Такая форма производственной функции обеспечивает сочета ние степенной функциональной связи «фондовооруженности» труда с денежными доходами одного занятого в экономике региона и экс поненциальную связь с теми же доходами показателя, характеризу ющего величину человеческого капитала (средней продолжительно сти обучения, как в известной формуле Дж. Минцера). Коэффициент характеризует социальную норму отдачи образования.

Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper № 6564. May 1998;

Caselli F, Accounting for Cross-Country Income Differences, CEP Discussion Paper № 667. January 2005;

см. также:

Корицкий А.В. Оценка влияния человеческого капитала на величину доходов населения ре гионов России // Регион: экономика и социология. 2007. № 4. С. 109–125;

Корицкий А.В.

Эконометрическая оценка влияния образования на доходы населения региона // Экономиче ские науки. 2007. № 4. С. 274–280;

Корицкий А.В.Оценка влияния уровня образования ра ботников, занятых в экономике регионов России, на их доходы // Прикладная эконометрика.

2008. № 2(10). С. 65–74.

Соответствующее уравнение регрессии имеет вид:

ln yi ln A ln ki hi a1d1 a2 d 2 a3 d 3 i.

(4.2) Попытаемся проверить наличие статистических связей между переменными регрессионных уравнений на основе статистических данных о доходах и расходах в расчете на одного занятого в эконо мике регионов России, величине «фондовооруженности» труда в ре гионах, среднем уровне образования работников, и других статисти ческих данных за период 1999–2008 гг.

В таблице 4.1 приведены результаты расчета уравнений регрессии по формуле (4.2), с использованием в качестве зависимой переменной «средних доходов» в расчете на одного работника, занятого в экономи ке регионов России. Кроме указанных количественных независимых переменных на величину доходов и расходов населения регионов Рос сии явное влияние оказывают фиктивные переменные, особенно за метное и статистически значимое – переменная d1, характеризующая города-мегаполисы Москву и Санкт-Петербург. Коэффициенты детер минации довольно велики, они колеблются в обоих случаях от 0,87 до 0,92. Константа A имеет, в первом случае, явную тенденцию к росту с годами, что, возможно, свидетельствует о росте общей факторной про дуктивности экономики России в данном периоде328.

Значения коэффициентов (Beta) не проявляют тенденции ни к росту, ни к снижению, они колеблются в пределах 34–54% примерно вокруг одного среднего уровня, демонстрируя, что физический капитал («фондовооруженность» труда) оказывал примерно одинаковое влия ние на уровень средних доходов одного занятого в регионах России во все годы рассматриваемого периода. Коэффициенты эластичности средних доходов в расчете на одного занятого в экономике регионов по уровню образования также не проявляют явной тенденции ни к росту, ни к снижению со временем, но нормированные коэффициенты (Beta) выросли в течении рассматриваемого периода с уровня 20% в 1999 до 42% в 2007 гг. и 46% в 2008 г., т. е. вклад человеческого капи Возможно, что рост константы А связан с номинальным ростом доходов занятого населе ния, то есть рост их вызван преимущественно инфляционным ростом цен. Для выявления роста реальной общей факторной продуктивности следовало бы устранить влияние роста цен на используемые в анализе показатели.

тала в объясненную вариацию зависимой переменной вырос более чем в два раза в данном периоде.

Таблица 4. Взаимосвязь средних доходов в расчете на одного занятого в экономике регионов России с фондовооруженностью труда и уровнем образования занятого в экономике регионов населения в 1999–2008 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002. 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа lnA -0,889 0,251 2,953** 0.946 1,620 3,006** 3,339* 2,408** 2,948** 4,046* Станд. ошибка (1,581) (1,177) (1,128) (1.255) (1,341) (1,536) (1,124) (0,960) (1,204) (1,151) Коэф. (B) 0,885* 0,895* 0,503* 0.384* 0,465* 0,424* 0,397* 0,355* 0,357* 0,317* Станд.ошибка (0,114) (0,073) (0,043) (0.051) (0,054) (0,051) (0,035) (0,036) (0,041) (0,039) Коэф. (Beta) 0,431* 0,540* 0,526* 0.342* 0,375* 0,361* 0,436* 0,433* 0,471* 0,600* Коэф. (B) 0,314** 0,249* 0,416* 0.443* 0,366* 0,485* 0,289* 0,399* 0,365* 0,308* Станд.ошибка (0,127) (0,095) (0,093) (0.102) (0,113) (0,130) (0,091) (0,080) (0,103) (0,096) Коэф. (Beta) 0,200** 0,275* 0,457* 0.445* 0,329* 0,442* 0,295* 0,485* 0,423* 0,466* Коэф. А1 (B) 0,956* 0,838* 0,431* 0.580* 0,640* 0,492* 0,587* 0,328* 0,275** -0, Станд.ошибка (0,111) (0,150) (0,123) (0.124) (0,121) (0,135) (0,103) (0,100) (0,113) (0,042) Коэф. А1 Beta 0,706* 0,608* 0,360* 0.479* 0,519* 0,416* 0,525* 0,308* 0,271** -0, Коэф. А2 (B) 0,086 0,069 0,117** 0.134** 0,145* 0,143* 0,159* 0,143* 0,130* 0,093** Станд.ошибка (0,066) (0,057) (0,047) (0.058) (0,051) (0,046) (0,076) (0,040) (0,043) (0,042) Коэф.А2 (Beta) 0,057 0,045 0,095** 0.098** 0,105* 0,108* 0,057* 0,129* 0,125* 0,117** Коэф. А3 (B) 0,037 -0,005 0,269* 0.221** 0,152 0,176*** 0,115 0,099 0,044 0, Станд.ошибка (0,125) (0,103) (0,078) (0.109) (0,099) (0,093) (0,076) (0,077) (0,083) (0,082) Коэф. А3 (Beta) 0,016 -0,002 0,149* 0.093** 0,063 0,075*** 0,057 0,052 0,024 0, Коэф. детерм. 0,866 0,904 0,896 0.876 0,907 0,915 0,922 0,910 0,888 0, F 105,649 153,713 141,006 115.603 159,383 174,932 190,444 164,8 123,29 67, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0.000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 88 88 88 87 87 86 86 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Следует отметить, коэффициенты в таблице 4.1 данного пара графа оказались значительно ниже, чем в таблице 3.15 главы 3, а ко эффициенты (как ненормированные, так и нормированные) наобо рот, во «взвешенной» регрессии оказались выше, чем в простой.

Данный факт говорит о более значительном влиянии человеческого капитала на доходы населения в более развитых региональных эко номиках России, чем в менее развитых. Данный вывод был уже опи сан ранее.

Таблица 4. Взаимосвязь средних расходов и сбережений в расчете на одного занятого в экономике регионов России с другими переменными в экономике регионов населения Показатели 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007. регрессии Константа lnA -1,817 -1,585 0.046 0,369 -1,115 0,752 1,194 -4,676* 4,618* Станд. ошибка (1,798) (1,331) (1.374) (1,544) (1,784) (1,464) (1,186) (1,411) (1,410) Коэф. (B) 0,629* 0,674* 0.271* 0,332* 0,307* 0,342* 0,278* 0,277* 0,271* (0,130) (0,082) (0.056) (0,062) (0,059) (0,060) (0,044) (0,048) (0,047) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,262* 0,360* 0.214* 0,253* 0,252* 0,349* 0,339* 0,385* 0,481* Коэф. (B) 0,480* 0,484* 0.560* 0,525* 0,669* 0,494* 0,503* 0,434* 0,261** (0,144) (0,107) (0.111) (0,130) (0,151) (0,118) (0,099) (0,120) (0,118) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,262* 0,474* 0.498* 0,443* 0,588* 0,504* 0,613* 0,531* 0,371** Коэф. А1 (B) 1,152* 0,775* 0.674* 0,617* 0,390** 0,366* 0,242*** 0,205 0, Станд. ошибка (0,126) (0,168) (0.136) (0,140) (0,157) (0,134) (0,124) (0,132) (0,136) Коэф. А1 Beta 0,729* 0,497* 0.493* 0,472* 0,319* 0,328* 0,228*** 0,213 0, Коэф. А2 (B) 0,215* 0,167** 0.233* 0,195* 0,165* 0,184* 0,205* 0,196* 0,192* Станд. ошибка (0,075) (0,064) (0.064) (0,058) (0,054) (0,053) (0,049) (0,050) (0,051) Коэф.А2 (Beta) 0,122* 0,096** 0.151* 0,132* 0,120* 0,154* 0,187* 0,798* 0,226* Коэф. А3 (B) -0,108 -0,186 0.062 0,066 0,086 -0,074 0,008 -0,030 -0, Станд. ошибка (0,143) (0,115) (0.120) (0,115) (0,108) (0,098) (0,095) (0,098) (0,101) Коэф.А3 (Beta) -0,040 -0,071 0.023 0,026 0,035 -0,047 0,004 -0,017 -0, Коэф. детерм. 0,873 0,905 0.883 0,890 0,893 0,867 0,863 0,828 0, F 112,243 156,528 123.883 133,117 135,636 105,638 101,634 75,273 47, P – уровень 0,000 0,000 0.000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 88 88 87 87 86 86 87 84 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Это явление связано, по-видимому, с тем, что во взвешенной регрессии более плотно населенные и урбанизированные регионы, с большими суммарными доходами, имеют больший вес. В таких хо рошо урбанизированных и экономически развитых регионах выше эффективность использования человеческого капитала и сильнее проявляются экстерналии образования, в отличие от малозаселенных регионов, где эти явления выражены слабее, зато заметнее влияние на доходы «фондовооруженности» труда.

В регрессионных уравнениях со второй зависимой переменной социальная норма отдачи образования заметно выше, а эластичность расходов в расчете на одного занятого по «фондовооруженности»

труда заметно ниже. Социальная норма отдачи образования колеб лется в пределах от 25 до 48% в первом случае, и от 26 до 67% во втором. Таким образом, год дополнительного образования, занятого в экономике регионов России населения, обеспечивает прирост «средних доходов в расчете на одного занятого» в экономике регио нов России от 25 до 48%, и прирост «средних расходов и сбережений в расчете на одного занятого» в экономике от 49 до 66%.

Вклад образования (человеческого капитала) в объясненную ва риацию переменной «средние доходы одного занятого» (нормиро ванный коэффициент (Beta)) в экономике регионов России колеб лется, в данном периоде, от 29 до 44%, а в вариацию «средних расхо дов и сбережений в расчете на одного занятого» от 44 до 58%.

Кроме этих вышеуказанных переменных, статистически значи мое и заметное влияние на уровень доходов и расходов в расчете на одного занятого в экономике регионов оказывают фиктивные пере менные, характеризующие степень урбанизации регионов России.

Вклад фиктивной переменной, характеризующей мегаполисы, в вариацию средних расходов и сбережений в расчете на одного занятого в экономике регионов на том же уровне, что и «фондовооруженности»

труда и уровня образования (в ряде случаев превышая его), коэффици ент А1 (Beta) варьируется от 95% в 1999 до 33% в 2005 гг. с явной тен денцией к снижению со временем, данная переменная стала статисти чески малозначимой в 2007 и 2008 гг.

Вклад второй фиктивной переменной, характеризующей регио ны с городами-миллионерами, меньше, он колеблется от 5 до 15% (см. табл. 4.1). Не наблюдается тенденция к снижению коэффициен тов А2 со временем для уравнений с использованием зависимой пе ременной «средние расходы и сбережения» в расчете на одного заня того в экономике регионов (см. табл. 4.2).

Таким образом, можно предположить, что в мегаполисах и круп ных городах, по сравнению с другими регионами, более высокая про изводительность труда, обусловленная положительными внутренними и внешними эффектами масштабов производства и большей емкостью рынков, диффузией технологий и экстерналиями образования, «рас плескиванием» знаний и сетевыми эффектами соседства. Естественно предположить, что в мегаполисах данные эффекты проявляются силь нее, чем в регионах с городами-миллионерами. В крупных городах сконцентрированы наукоемкие производства, научные, образователь ные и культурные учреждения, генерирующие новые знания и техно логии, существуют благоприятные условия для их распространения и использования. Все перечисленные факторы формируют возможности опережающего роста производительности труда по сравнению с менее урбанизированными регионами и реализуются в более высоких дохо дах и расходах в расчете на одного занятого в экономике регионов.

Можно отметить также слабую связь, и даже полное отсутствие ста тистической связи в большинстве случаев фиктивной переменной, ха рактеризующей «северные» регионы, с доходами и расходами в рас чете на одного занятого в экономике регионов. В этих регионах, по видимому, отсутствуют благоприятные условия для возникновения положительных экстерналий образования, эффектов масштабов про изводства и, наоборот, из-за тяжелых климатических и транспортных условий затруднен рост производительности труда за счет развития разделения труда и производственной кооперации.

В нашем случае использование фиктивных переменных оправ данно не только тем, что оно повышает качество подгонки регресси онных уравнений, но и тем, что позволяет дать содержательное объ яснение некоторых явлений и особенностей проявления тех или иных стандартных экономических факторов. Например, мегаполисы характеризуются повышенными доходами и расходами населения, которые в значительной степени предопределены объемами накоп ленного физического и человеческого капитала, а также экстернали ями человеческого капитала.

Поскольку человеческий капитал, как следует из проведенных расчетов, превращается в один из главных факторов, формирующих доходы в экономике России, следует самым внимательным образом рассмотреть возможности оптимизации расходов государства и предпринимательских структур, связанных с созданием благоприят ных возможностей для его расширенного воспроизводства. Пред ставляются недостаточными существующие масштабы, как финанси рования образования всех уровней, так и усилий по решению демо графических проблем России. Становление экономики знаний, обес печение инновационного типа развития экономики России невоз можно без значительного увеличения инвестиций государства и биз неса в человеческий капитал до уровня, сопоставимого, хотя бы в от носительном выражении, с уровнем развитых стран.

Очевидно, что вклад человеческого капитала, то есть переменной «средний уровень образования», в объясненную вариацию средних до ходов (и средних расходов) работающего населения, по крайней мере, во второй половине рассматриваемого периода, не уступает вкладу фондовооруженности, но инвестиции в образование из всех источников, как общественных, так и частных, в России заметно ниже инвестиций в физический капитал, то есть в основные фонды предприятий. Вклад че ловеческого капитала в объясненную вариацию «средних расходов» на одного занятого заметно превышает вклад фондовооруженности в дан ную вариацию зависимой переменной на большей части рассматривае мого периода. Из сказанного следует вывод о том, что человеческий ка питал является наиболее существенным фактором, определяющим дифференциацию доходов и расходов населения регионов России, и увеличение инвестиций в образование населения отстающих (или де прессивных) в экономическом отношении регионов России, будет спо собствовать ускорению их развития.

4.3. Оценка пространственных особенностей отдачи человеческого капитала (экстерналий образования) в России на панельных данных за период с 2002 по 2006 годы Для оценки отдачи инвестиций в образование и его экстерналий используем модель, которая описывается расширенной производ ственной функцией yi A ki hi exp( a1d1 a2 d 2 a3d3 ). (4.3) Обозначения переменных прежние.


Для учета различий в масштабах экономики регионов России ис пользована, как и ранее, «взвешенная» регрессия. При расчете част ной отдачи образования взята, в качестве зависимой переменной, пе ременная «относительная среднемесячная заработная плата» одного занятого в экономике регионов населения, рассчитанная на основе от ношения среднемесячной заработной платы в i-м регионе России к средней по регионам в соответствующем году за период с 2002 по 2006 гг. Используются также независимые переменные: «относитель ная продолжительность образования» (h) одного занятого в экономике региона, рассчитанная таким же образом, и «относительная фондово оруженность труда» (k) (фондовооруженность труда одного работни ка, занятого в экономике региона, поделенная на среднюю фондово оруженность труда занятых в экономике всех регионов, включенных в расчет в t-м году), а также переменная «ожидаемая продолжитель ность жизни при рождении» (g). В качестве «весов», отражающих различия в уровнях экономического развития и масштабов экономики регионов, использовалась переменная «доля среднемесячных расхо дов» населения региона России в расходах всех регионов, включен ных в расчеты. Ее использование позволило повысить коэффициенты детерминации и качество подгонки регрессионных уравнений по сравнению с «простой» регрессией. Для учета специфических особен ностей российских регионов, которые могут существенно различаться по своим природно-климатическим и другим характеристикам допол нительно введены три фиктивные переменные.

где d1 – фиктивная переменная, характеризующая особенности эко номики городов-мегаполисов (для Москвы и Санкт-Петер бурга она равна 1, и 0 – для всех прочих);

d2 – фиктивная переменная, характеризующая особенности экономики ре гионов, включающих крупные индустриальные и научные центры – города миллионеры (регионы, включающие Ро стов-на-Дону, Уфу, Пермь, Нижний Новгород, Казань, Са мару, Волгоград, Челябинск, Екатеринбург, Омск, Новоси бирск имеют ее равной 1, и 0 для всех прочих);

d3 – фиктив ная переменная, характеризующая особенности северных регионов России, принимающая значение 1 – если регион северный (в качестве «северных» регионов взяты: Мурман ская, Магаданская и Камчатская области, республики Коми и Саха (Якутия), Коми-Пермякский, Ямало-Ненецкий, Хан ты-Мансийский, Ненецкий, Таймырский (Долгано Ненецкий), Эвенкийский, Чукотский и Корякский автоном ные округа), и 0 – для всех прочих.

Причины выделения «северных» регионов очевидны: средние доходы занятого в их экономике населения значительно выше, чем в других регионах из-за суровых природно-климатических условий и соответствующих компенсационных надбавок («северных» коэффи циентов). Вторая и третья фиктивные переменные должны уловить эффект экстерналий человеческого капитала в условиях городских агломераций. Мегаполисы Москва и Санкт-Петербург – существенно отличаются от всех прочих регионов России как крупнейшие центры науки, культуры, образования, финансов, торговли. Именно поэтому эффекты внешней экономии от масштаба производства и «расплес кивания» знаний должны проявляться в них наиболее ярко. В регио нах, включающих города-миллионеры, данные эффекты, как можно ожидать, также должны проявляться, но слабее, из-за меньшей кон центрации человеческого капитала, существенно меньшей емкости рынков и более слабых эффектов масштабов производства.

Соответствующее уравнение регрессии имеет вид ln yi ln A ln ki ln hi (4.4) a d a d a d, 1 1 2 2 3 3 i где yi – уровень относительных средних доходов (или относительной средней заработной платы) населения, занятого в экономике i-го региона России;

Ai – константа, характеризующая общую факторную производи тельность;

k i – относительная фондовооруженность труда в i-м регионе России;

hi – относительный средний уровень образования населения, занятого в экономике i-го регионе населения;

d1, d 2, d 3 – фиктивные переменные, характеризующие, соответ ственно, города-мегаполисы, города-миллионеры, и северные регионы.

В таблице 4.3 приведены результаты расчета коэффициентов взвешенной регрессии (4.4) при использовании в качестве зависимой переменной «относительные средние доходы» в расчете на одного занятого в экономике регионов на основе панельных данных за пери од с 2002 по 2006 гг. Коэффициенты детерминации довольно высоки, они колеблются от 61% для европейских регионов без Москвы и Санкт-Петербурга до 91% для европейских регионов России, вклю чая Москву и Санкт-Петербург. Ненормированные коэффициенты (В) выше всего для группы европейских регионов, включающих Москву и Санкт-Петербург, нормированные выше всего для регио нов Урала, Сибири и Дальнего Востока.

То есть, эластичность «относительных средних доходов» по от ношению к «относительной фондовооруженности труда» наиболее высока в европейских регионах России, включающих города мегаполисы, и составляет 0,46% на каждый процент роста «относи тельной фондовооруженности труда» и значительно ниже в восточ ных, относительно слабозаселенных регионах России.

В то же время нормированный коэффициент (Beta), характери зующий вклад данной переменной в объясненную вариацию зависи мой переменной, наиболее высок именно в восточных регионах Рос сии, он обеспечивает 77% объясненной вариации относительных до ходов на одного занятого в экономике этих регионов (см. табл. 4.3).

Таблица 4. Взаимосвязь относительных доходов работающего населения регионов России с другими переменными Все Все регионы без Регионы Регионы СЗФО, ЦФО, Регионы Показатели регионы Москвы и СЗФО, ЦФО, ПФО, ЮФО без Москвы УФО, СФО и регрессии России Санкт-Петербурга ПФО, ЮФО и Санкт-Петербурга ДВФО.

Константа lnA -0,031 -3,572* -0,054* -0,080* 0,083* Станд. ошибка (0,013) (0,474) (0,021) (0,015) (0,015) Коэф. (B) 0,388* 0,373* 0,458* 0,362* 0,327* Станд. ошибка (0,020) (0,016) (0,044) (0,035) (0,018) Коэф. (Beta) 0,369* 0,688* 0,241* 0,447* 0,768* Коэф. (B) 4,994* 3,543* 5,510* 4,104* 1,975* (0,576) (0,472) (0,743) (0,550) (0,741) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,380* 0,195* 0,413* 0,293* 0,101* Коэф. А1 (B) 0,551* 0,529* Станд. ошибка (0,050) (0,064) Коэф. А1 (Beta) 0,473* 0,445* Коэф. А2 (Beta) 0,144* 0,137* 0,180* 0,184* 0, Станд. ошибка (0,022) (0,017) (0,029) (0,020) (0,026) Коэф. А2 (B) 0,112* 0,203* 0,119* 0,354* 0, Коэф. А3 (B) 0,168* 0,202* 0,234* 0,309* 0,151* Станд. ошибка (0,042) (0,033) (0,076) (0,054) (0,035) Коэф. А3 (Beta) 0,075 0,179* 0,060* 0,347* 0,169* Коэф. 0,892 0,750 0,913 0,615 0, детерминации F 709,92 316,91 569,45 105,101 186, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Количество 438 428 278 268 регионов Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Вклад неосязаемого человеческого капитала, (нормированный коэффициент (Beta)), представляемого переменной «относитель ный средний уровень образования» одного занятого в экономике ре гионов, в объясненную вариацию переменной «относительные сред ние доходы» одного занятого в экономике регионов существенно ниже именно в восточных, слабозаселенных регионах России. Если в европейской части России, включающей мегаполисы, он составил 41%, то при исключении городов-мегаполисов из числа европейских регионов данный коэффициент снижается до уровня в 29%, а в во сточных регионах он опускается до уровня 10%. При сравнении по парно столбцов 2 и 3, 4 и 5 таблицы 4.3 можно увидеть, что при ис ключении городов-мегаполисов из расчета, резко повышается вклад относительной фондовооруженности труда в объясненную вариацию относительных доходов работающего населения регионов и снижает ся вклад относительного уровня образования. Данный факт свиде тельствует о повышенном влиянии человеческого капитала в мегапо лисах на доходы населения.

Эластичность относительных доходов по человеческому капита лу, то есть ненормированный коэффициент (B), ведет себя аналогич но: в наиболее населенных и урбанизированных регионах европейской части России, включающих Москву и Санкт-Петербург, он достигает 5,5, в целом по всем регионам России он составил 4,9, а в восточных регионах Урала, Сибири и Дальнего Востока составил только 1,9.

Данный результат можно объяснить положительным эффектом масштаба производства в регионах с высокой плотностью населения и особенно в мегаполисах, то есть относительным снижением издержек производства, с реализацией эффектов социальных сетей, а также, наличием особых «городских» экстерналий человеческого капитала.

Такое объяснение получает некоторое подтверждение в наличии ана логичного, но более слабого эффекта для фиктивной переменной d2, характеризующей регионы, в которых есть города миллионеры.

В таблице 4.4 представлены результаты расчета регрессионного уравнения (4.4) с использованием зависимой переменной «относи тельная заработная плата» занятого в экономике регионов России населения, остальные переменные прежние. Коэффициенты детер минации примерно такие же, как в предыдущих случаях, довольно высоки: они колеблются от 0,65 для европейских регионов без мега полисов до 0,90 для европейских регионов с мегаполисами, то есть включение мегаполисов в расчет регрессионных уравнений значи тельно повышает коэффициент детерминации. Коэффициенты эла стичности данной зависимой переменной (коэффициенты (B)) по переменной «относительная фондовооруженность труда» суще ственно выше, чем в предыдущем случае, особенно для всего набора регионов России, хотя мало различаются для набора регионов евро пейской части.


Коэффициенты эластичности «относительной заработной пла ты» по «относительной фондовооруженности труда» повышаются при исключении из расчета городов-мегаполисов, как, впрочем, и нормированных коэффициентов, характеризующих вклад данной не зависимой переменной в объясненную вариацию зависимой пере менной. Данный факт свидетельствует, по-видимому, о большем значении фондовооруженности для объяснения вариации заработной платы в менее урбанизированных регионах страны.

Вклад неосязаемого человеческого капитала (капитала знаний) в объясненную вариацию «относительной заработной платы» (коэф фициент (Beta)) заметно ниже, чем в предыдущем случае, что, по видимому, говорит о меньшем влиянии человеческого капитала на формирование заработной платы, чем на общие доходы работающего населения. Вариация силы влияния человеческого капитала на «от носительную заработную плату» по группам регионов заметно сла бее, чем в предыдущем случае, по крайней мере, различия в величи нах коэффициентов по группам регионов меньше величины стан дартной ошибки оценки этих коэффициентов.

Таблица 4. Взаимосвязь относительной заработной платы населения регионов России с относительной фондовооруженностью, относительным уровнем образования занятого в экономике регионов населения (2002–2006 гг.) Все Все регионы Регионы Регионы СЗФО, ЦФО, Регионы Показатели регионы без Москвы и СЗФО, ЦФО, ПФО, ЮФО без Моск- УФО, СФО и регрессии России Санкт-Петербурга ПФО, ЮФО вы и Санкт-Петербурга ДВФО.

Константа lnA -0,052* -3,132* -0,153* -0,148* 0,114* Станд. ошибка (0,011) (0,530) (0,014) (0,014) (0,017) Коэф. (B) 0,559* 0,568* 0,471* 0,489* 0,486* Станд. ошибка (0,017) (0,018) (0,029) (0,034) (0,020) Коэф. (Beta) 0,676* 0,780* 0,387* 0,599* 0,783* Коэф. (B) 2,921* 3,082* 3,141* 3,088* 2,719* Станд. ошибка (0,492) (0,527) (0,490) (0,531) (0,820) Коэф. (Beta) 0,283* 0,127* 0,367* 0,218* 0,095* Коэф. А1 (B) 0,171* 0,258* Станд. ошибка (0,043) (0,042) Коэф. А1 (Beta) 0,187* 0,339* Коэф. А2 (B) 0,000 0,001 0,048** 0,046** -0,124* Станд. ошибка (0,019) (0,019) (0,019) (0,019) (0,028) Коэф. А2 (Beta) 0,000 0,001 0,049** 0,088** -0,121* Коэф. А3 (B) 0,213* 0,200* 0,307* 0,295* 0,151* Станд. ошибка (0,036) (0,036) (0,050) (0,052) (0,039) Коэф. А3 (Beta) 0,121* 0,132* 0,123* 0,233* 0,116* Коэф 0,872 0,826 0,907 0,648 0, детерминации F 590,067 503,131 533,650 121,168 350, P – уровень 0,000 0,000 0,000 0,000 0, Кол-во регионов 438 428 278 268 Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Заработная плата в значительной степени зависит от степени урбанизации регионов: она существенно выше в мегаполисах (Москве и Санкт-Петербурге) и в европейских регионах с городами миллионерами, но не в восточных регионах (регионах Урала и Сиби ри), для которых наблюдается обратная (отрицательная) зависимость.

Заметное и статистически значимое положительное влияние на отно сительную заработную плату оказывает принадлежность региона к группе «северных» регионов (коэффициент А3).

Таким образом, можно предположить, что вклад неосязаемого человеческого капитала в доходы предпринимателей, от собственно сти и другие доходы (включая скрытую заработную плату) значи тельно превышает вклад физического капитала.

Очевиден вывод, что значительную (если не преобладающую) часть экстернальных выгод от образования получают работодатели, хотя, возможно, какая-то их часть получена наемными работниками в форме «серой» заработной платы. Следовательно, работодатели, наряду с самими работниками, являются основными экономическими агентами, заинтересованными в росте инвестиций в человеческий ка питал, и в первую очередь, в формальное и неформальное образова ние. Третьим макроэкономическим агентом, экономически заинтере сованным в росте инвестиций в образование, является, по-видимому, государство, которое получает налоги.

Можно констатировать, что успешность и доходность частного предпринимательства в России положительно связана не только с накоплением в регионах общего и специфического человеческого ка питала, но и с их географической концентрацией в крупных городах.

Следовательно, предпринимательская активность успешнее развива ется в регионах, где накоплено больше человеческого капитала.

Предложенная интерпретация согласуется с общей теорией эконо мического роста, развитой О. Галором и Д. Вейлом329. Ими доказано, что ускорение технологического прогресса происходит благодаря рас тущей плотности населения. Формирование человеческого капитала и следующий затем технологический прогресс вызывают демографиче ский переход, дающий возможность экономике перевести большую до лю продукции в накопление факторов производства и рост доходов на душу населения. В недавней работе Р. Бучеккине, Д. де ла Кроикс и Д. Пеетерс развили количественную теорию, которая описывает влия ние плотности населения на формирование человеческого капитала как первичное по отношению к Индустриальной Революции и движущую силу индустриализации330. По мнению Д. де ла Кроикса, Т. Линдта и Б. Малмберга, «возрастание плотности населения делает создание школ выгодным, стимулирует формирование человеческого капитала (а по тому и технического прогресса) и экономический рост»331.

Важной позитивной экстерналией, часто ассоциируемой с обра зованием, является экономический рост. С этой точки зрения, обра зование повышает не только производительность самих образован Galor O., Weil D., Population, technology, and growth: from the Malthusian regime to the de mographic transition and beyond, Amer. Econ. Rev, 2000. P. 806–828.

Boucekkine R., de la Croix D., Peeters D. Early Literacy Achievements Population Density and the Transition to Modern Growth: Technical Report, CORE, 2005.

de la Croix D., Lindh T., Malmberg B. Growth and Longevity from the Industrial Revolution to the Future of an Aging Society. UCL Discussion Paper, June 2006. P. 8.

ных людей, но и производительность их соседей. Данное положение подтверждается тем, что в крупных городах и хорошо населенных регионах отдача человеческого капитала заметно выше, чем в регио нах Урала, Сибири и Дальнего Востока, а также в северных регионах, сравнительно мало населенных и менее урбанизированных, чем ре гионы европейской части России. В регионах с высокой плотностью населения влияние человеческого капитала на доходы населения за метно выше, чем фондовооруженности труда. Совершенно очевидно, что инвестиции в человеческий капитал, то есть в образование (и науку), имеют, по крайней мере, не меньшее экономическое значе ние, чем инвестиции в физический капитал, в наиболее населенных регионах – даже большее значение. Тем не менее, до настоящего времени в России, инвестиции в образование, как частные, так и об щественные, многократно ниже, чем инвестиции в физический капи тал. Данный факт отражает, по-видимому, устарелые представления частных инвесторов и правительственных чиновников о структуре производительных сил общества. По-видимому, в умах российских чиновников и части экономистов, продолжает господствовать «догма Смита», то есть представления о «непроизводственном труде» в «не производственной сфере». Данное явление проявляется в неистреби мой тяге к инвестированию в разнообразные «мегапроекты», в «освоение» северных и восточных малозаселенных территорий, в продолжение «строек коммунизма».

4.4. Макроэкономическая эмпирическая оценка частной нормы отдачи и экстерналий образования в экономике России В предыдущих параграфах данной главы были даны оценки соци альной нормы отдачи образования и пространственных особенностей уровня отдачи образования (экстерналий образования) в России. В дан ном параграфе попытаемся выявить наличие экстерналий образования в экономике России с использованием новых зависимых переменных.

Задача заключается в том, чтобы проверить наличие статистиче ских связей между такими переменными, как «среднемесячная заработ ная плата» и «средние доходы от предпринимательской деятельности, от собственности и прочих доходов (включая скрытую заработную пла ту)» в расчете на одного работника, занятого в экономике регионов Рос сии, и величиной фондовооруженности труда в регионах, средним уровнем образования работающего в экономике регионов населения, а также рядом фиктивных переменных, за период 1999–2008 гг.

В качестве независимых использовался тот же набор перемен ных, что и в предыдущих параграфах. Для учета различий в масшта бах экономики регионов России при расчете регрессионных уравне ний использовалась «взвешенная» регрессия. В качестве «весов», от ражающих различия в уровнях экономического развития и масшта бов экономики регионов, использовалась переменная «среднемесяч ные доходы» населения регионов России. В расчетах, как и преды дущих параграфах, используется производственная функция (4.1) с применением фиктивных переменных, характеризующих особенно сти российских регионов. Как уже отмечалось, экспоненциальная за висимость доходов от величины неосязаемого человеческого капита ла использовалась Р. Холлом и Ч. Джонсом yi A ki exp(hi a1d1 a2 d 2 a3 d 3 ) (4.5) Соответствующее уравнение регрессии имеет вид ln yi ln A ln ki hi a1d1 a2 d 2 a3d3 i. (4.6) В таблице 4.5 приведены результаты расчета коэффициентов «взвешенной» регрессии по формуле (4.2) с использованием в качестве зависимой переменной «среднемесячной заработной платы» работни ков, занятых в экономике регионов России. Коэффициенты детермина ции уравнений довольно велики, они колеблются от 0,77 до 0,88.

Наиболее сильная и статистически значимая связь заработной платы обнаружилась с переменной «фондовооруженность труда» од ного занятого в экономике регионов. Коэффициент (B) (нормиро ванный) варьируется от 1,1 в 2000 до 0,492 в 2006 гг., обнаруживая явную тенденцию к снижению. Таким образом, на один процент ро ста фондовооруженности труда среднемесячная заработная плата од ного занятого в экономике регионов росла на 0,5–1,1%. Коэффициент (Beta) (нормированный), характеризующий вклад данной незави симой переменной в объясненную вариацию зависимой переменной, варьируется от 79% в 2000 до 63% в 2006 гг., также несколько сни жаясь к концу рассматриваемого периода.

Hall R.E., Jones C.I. Why do some countries produce so much more output per worker than others? NBER Working Paper Series, Working Paper № 6564, May 1998;

Caselli F. Accounting for Cross-Country Income Differences, CEP Discussion Paper № 667, January 2005.

Связь со второй независимой переменной (уровнем образования за нятого населения) также статистически значима для большинства лет рассматриваемого периода, коэффициент (B) (ненормированный), частная норма отдачи образования, обнаруживает тенденцию к росту: он вырос с 19% в 2002 до 24,3% в 2006 гг., причем росла во времени и ста тистическая значимость этого коэффициента. Вклад данной независимой переменной в объясненную вариацию среднемесячной заработной платы одного занятого в экономике регионов России также несколько вырос со временем: с 31,5% в 2001 до 35,9% в 2005 гг.

Таблица 4. Взаимосвязь среднемесячной заработной платы одного занятого в экономике регионов России с фондовооруженностью труда и уровнем образования занятого населения в 1999–2008 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа lnA - 2,212*** 0,486 2,437** 1,580 1,659 2,023*** 2,896* 4,114* 4,560* Станд. ошибка 2,283** (1,144) (1,158) (1,210) (1,113) (1,351) (1,164) (0,993) (1,114) (1,125) * (1,267) Коэф. (B) 1,127* 1,100* 0,779* 0,572* 0,707* 0,665* 0,589* 0,492* 0,491* 0,435* (0,091) (0,071) (0,048) (0,051) (0,044) (0,046) (0,039) (0,038) (0,038) (0,038) Станд. ошибка 0,744* 0,794* 0,757* 0,661* 0,720* 0,685* 0,665* 0,631* 0,686* 0,690* Коэф. Beta) Коэф. (B) 0,265** -0,053 0,237** 0,191*** 0,206** 0,231** 0,251* 0,243* 0,156 0,160*** (0,101) (0,089) (0,095) (0,098) (0,092) (0,114) (0,093) (0,082) (0,095) (0,094) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,229** -0,090 0,315** 0,268*** 0,265** 0,297** 0,327* 0,359* 0,191 0,203*** Коэф. А1 (B) 0,287* 0,520* 0,199 0,256** 0,135 0,140 0,122 0,091 0,213** 0, Станд. ошибка (0,089) (0,140) (0,125) (0,122) (0,100) (0,119) (0,106) (0,102) (0,104) (0,109) Коэф. А1 Beta 0,288* 0,578* 0,200 0,290** 0,155 0,166 0,139 0,103 0,222** 0, Коэф. А2 (B) -0,006 -0,022 0,040 0,023 0,001 -0,003 -0,015 0,001 0,012 0, Станд. ошибка (0,053) (0,053) (0,049) (0,058) (0,042) (0,041) (0,041) (0,043) (0,039) (0,041) Коэф. А2 (Beta) -0,006 -0,022 0,039 0,024 0,001 -0,003 -0,016 0,001 0,012 0, Коэф. А3 (B) 0,074 0,173 0,318* 0,352* 0,567* 0,241* 0,208** 0,244** 0,132*** 0,140*** Станд. ошибка (0,100) (0,110) (0,095) (0,119) (0,089) (0,090) (0,084) (0,095) (0,077) (0,081) Коэф. А3 (Beta) 0,044 0,081 0,152* 0,175* 0,127* 0,115* 0,104** 0,110** 0,077*** 0,084*** Коэф. детер- 0,841 0,828 0,860 0,772 0,883 0,877 0,881 0,874 0,892 0, минации 86,870 70,360 89,972 49,458 108,357 104,035 108,389 101,653 128,989 108, F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, P – уровень 88 79 79 79 78 79 79 79 84 Количество регионов Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

Рост влияния неосязаемого человеческого капитала на уровень заработной платы в регионах России в данный период можно попы таться объяснить усилением конкуренции работодателей за квалифи цированных работников, обусловленной ростом занятости и оживле нием экономики России.

Он также может быть объяснен «обелением» зарплат в частном секторе и повышением заработной платы работников бюджетной сферы, где занята значительная часть работников с высшим образо ванием – учителя, врачи, офицеры, муниципальные и государствен ные служащие. Отнесение регионов к категории «северные» явно по ложительно сказывается на уровне среднемесячной заработной пла ты (см. табл. 4.5). Если рассматривать особенности структуры дохо дов в России, то заработная плата составляет только около 40–42% всех доходов населения регионов, сам уровень заработной платы об наруживает относительно слабую статистическую связь с уровнем образования занятых в экономике регионов.

Следовательно, можно предположить, что статистически значи мую и сильную положительную связь уровня доходов занятых со средним уровнем образования, описанной в предыдущих параграфах, можно объяснить наличием значительной положительной связи с уровнем образования занятых доходов от предпринимательской дея тельности, доходов от собственности и прочих доходов (включая скрытую заработную плату).

В таблице 4.6 представлены результаты расчета сокращенного уравнения регрессии, без фиктивных переменных.

Таблица 4. Взаимосвязь среднемесячной заработной платы одного занятого в экономике регионов России с фондовооруженностью труда и уров нем образования занятого населения в 1999–2008 гг.

Показатели 1999 2000 2001 2002 2003. 2004 2005 2006 2007 регрессии Константа lnA -5,549* -1,545* -0,923 0,137 0,465 0,228 0,848** 1,697* 2,069* 3,262* Станд. ошибка (0,750) (0,493) (0,503) (0,573) (0,435) (0,436) (0,413) (0,359) (0,405) (0,433) Коэф. (B) 1,043* 1,070* 0,779* 0,585* 0,691* 0,658* 0,580* 0,529* 0,496* 0,452* (0,071) (0,054) (0,037) (0,039) (0,033) (0,032) (0,030) (0,028) (0,031) (0,031) Станд. ошибка 0,688* 0,846* 0,836* 0,740* 0,795* 0,776* 0,744* 0,715* 0,693* 0,717* Коэф. (Beta) Коэф. (B) 0,553* 0,265* 0,352* 0,370* 0,303* 0,344* 0,349* 0,318* 0,314* 0,252* (0,054) (0,030) (0,035) (0,041) (0,034) (0,033) (0,032) (0,028) (0,035) (0,039) Станд. ошибка Коэф. (Beta) 0,478* 0,384* 0,396* 0,445* 0,343* 0,392 0,416* 0,430* 0,386* 0,319* Коэф. детер- 0,820 0,844 0,866 0,790 0,884 0,885 0,885 0,889 0,883 0, минации 193,647 229,978 273,581 159,659 322,81 322,94 322,839 336,003 305,769 262, F 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0, P – уровень 88 88 88 88 88 87 87 87 84 Количество регионов Примечания. Числа в скобках означают стандартную ошибку оценки.

* Параметр имеет 1% значимость.

** Параметр имеет 5% значимость.

*** Параметр имеет 10% значимость.

В данном случае не выявляются агломерационные эффекты и влия ние климатических условий на уровень оплаты труда, зато рельефнее проявляются зависимости среднемесячной заработной платы в регионах России от фондовооруженности и уровня образования работников.

Коэффициенты, как нормированные, так и ненормированные, существенно больше, чем в таблице 4.5. Ненормированные коэффици енты, характеризующие частную норму отдачи образования, колеб лются от 0,55 в 1999 г. до 0,31 в 2007 и 0,25 2008 гг., с резким снижени ем в 2000 г. и относительной стабильностью в дальнейшем, и новым снижением в 2008 г. То есть, частная норма отдачи образования, при элиминировании влияния городских агломераций, оказалась довольно высокой, как правило, в среднем, выше 30% для дополнительного года образования. Некоторое снижение в 2008 г., возможно, связано с нача лом финансового кризиса и понижением заработной платы у относи тельно высокооплачиваемых работников, из-за снижения платежеспо собного спроса во многих отраслях экономики России.

В таблице 4.7 представлены результаты расчета регрессионных уравнений, где в качестве зависимой используется переменная «дохо ды от предпринимательской деятельности, от собственности и прочие доходы (включая скрытую заработную плату)» в расчете на одного ра ботника, занятого в экономике регионов России.

Наиболее сильная и статистически значимая связь данной зави симой переменной наблюдается со средним уровнем образования ра ботников, занятых в экономике регионов, особенно в последние годы рассматриваемого периода. Можно заметить наличие явной тенденции к росту коэффициента (B) (ненормированный) с 0,332 в 2000 до 0, в 2006 гг., и (Beta) (нормированный) с 0,287 до 0,567 за соответству ющий период. Данный факт можно попытаться объяснить ростом вли яния уровня образования работников, то есть неосязаемого человече ского капитала, на формирование доходов предпринимателей, доходов от собственности и прочих доходов в экономике регионов России.

Одновременно снижался коэффициент (B) с 0,696 в 2000 до 0,221 в 2006 гг. и (Beta) с 32,8 до 20,7% соответственно, что, по видимому, иллюстрирует уменьшение вклада физического капитала, представленного переменной «фондовооруженность», в формирование и вариацию по регионам данной зависимой переменной. Следует отме тить, что в первые четыре года данного периода, с 2000 по 2004 гг., наибольший вклад в объясненную вариацию данной зависимой пере менной вносила фиктивная переменная, характеризующая города мега полисы – Москву и Санкт-Петербург, она давала от 50% до 66% вклада в объясненную вариацию – нормированный коэффициент А1 (Beta).

Постепенно значение данной фиктивной переменной заметно снизи лось, что, можно интерпретировать как снижение привлекательности мегаполисов для предпринимательской деятельности. Но данная фик тивная переменная довольно специфична и не характеризует особенно сти остальных регионов России.



Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.